2023智能安防未来展望
2023/09/05
挖掘数据价值的能力已经成为未来智能安防的核心。除此之外，多维感知技术、大数据应用、千行百业数字化转型需求都打开了智能安防的新市场⸺AIoT，未来产业有着巨大的发展空间。
智能安防产业链
安防产业一般是包括硬件设备制造商（视频采集、视频传输、显示系统和存储系统）、系统集成商和运营服务商，其中硬件设备商是整个产业的核心主体。随着人工智能在安防产业的落地，安防进入智能安防时代，产业链的核心开始向软件应用倾斜，产业链中出现了许多新的角色，如跨界进入安防行业的ICT/IT、互联网厂商、 AI厂商等，其业务涉及云服务、 AI芯片、智能算法、数据融合应用、大数据分析服务等，与传统的产业链形成竞合关系。
换句话而言，智能安防产业链以及用户的需求将会比传统安防更为复杂，没有任何一家企业可以实现包罗万象，近年来业内大企业开始推出自身的生态平台，聚合产业链合作伙伴，而小企业也必须跟随步伐加入生态平台体系。数字经济时代下，全球ICT市场早已从试点创新时期的新技术与交付模式进入倍增创新时期的平台与生态社区阶段。 ICT行业这种发展态势也开始蔓延到安防产业中，这意味着安防产业链的所有企业不仅面临着技术与实际场景融合的挑战，而且还面临着全面业务进行数字化转型的挑战。在这种趋势下，安防主流厂商已经从平台与生态的层面出发，整合全产业资源，建立合作生态圈，扩展业务边界版图，同时赋能产业数字化建设。
通过产业生态圈，传统安防巨头建能够弥补他们在技术研发等方面的不足， AI企业则可在生态圈中寻找合适的合作伙伴，获得更多的市场资源、数据，以及他们急缺的市场经验。随着共建安防生态圈成为业界共识，安防市场竞争也从单纯的硬件比拼、解决方案之争的维度，上升到产业生态链的竞争，其核心是技术赋能实力、平台开放能力和合作伙伴招揽能力。
在国内，生态的构建的主要方式为企业合作与并购，构建的载体是云平台，核心是人工智能技术。但由于基因的不同，各家在诠释“生态合作”上也有差异，如在算法、算力、数据、产品、营销、资金、服务等各有偏重。但值得注意的是，这并非意味着企业之间的竞争逐渐消失，而是从另一层面上加剧了产业的竞争态势：
一、虽然每家侧重的生态层级不同，但均是在聚合产业链的合作伙伴，分工协同，共同合作驱动AI项目的落地应用。短时间内智能安防产业的生态合作会越来越明显，但随着生态的成熟及发展，长期看未来巨头的生态之间必然会有一场恶战，甚至发展到贴身肉搏阶段，在这个层面上，会比企业之间的竞争更为严峻；
二、中小企业无法通过建标准、建规模、做平台的方式去参与生态建设，依附大平台做开发与升级，成为生态的环节或支点，但对于缺乏人才、技术、资金、市场影响力的企业而言，在未来也许将不断被产业边缘化，失去市场竞争力；
三、生态间的竞争也是跨界跨行的竞争，竞争力来自行业整合的优势与影响力的结合，目前在互联网已经形成这样的态势，任何的降维打击对于传统的企业而言都会是极大的挑战。
a&s Research观察，传统安防企业真正推出AI产品的时间集中在2017下半年，稍微落后于入局安防市场的新兴AI企业。但总体来看， 2018年之前，真正实现落地的AI产品并不多，主流厂商推出的徘徊、物品遗留/丢失、周界检测以及人脸识别等AI产品和方案也并不成熟。例如，在实际应用中，周界检测无法过滤树叶、动物、阴影等干扰因素，造成误报率高；人脸识别依旧会受到人佩戴的装饰遮挡以及光线环境、侧脸等影响，无法进行准确识别。这些技术应用的局限性使得产品与产业需求存在较大落差。
2018年起，安防产业中依旧有不少企业通过人工智能概念进行产品或品牌包装，但态度明显趋向理性化。企业开始认识到， AI只是工具，要与场景需求相匹配，才能最大化发挥商业价值，仅依靠融资无法支撑企业走得更长远，同时，安防产业业务的碎片化、复杂化和工程化等特征，要求企业除了拥有技术的能力之外，企业必须投入一定精力去深耕场景，掌握用户真实需求。因此，大部分企业开始将精力投放到场景需求研究，进而推出适应场景应用的定制化AI产品和解决方案，并实现应用落地。
进入2019年后，安防厂商、 AI企业、跨界巨头们针对安防场景碎片化的应对之策更加成熟，不仅在产品与解决方案上覆盖前后端产品，同时更加聚焦产品架构、开放平台、数据服务，而且不断跳出安防，将自身技术赋能百业。经过这几年的探索，越来越多的安企不仅实现AI在安防场景中地，更是朝着传统难以深入的数字化领域渗入：
（1）在气象水文监测场景中，海康威视便通过气象智能观测平台打造出全天候、智能化、多层次的气象智能观测系统，该系统能对霜、露、冰、雪、团雾等天气现象进行实时智能识别，同时提供温度、湿度、气压、风速、风向、降雨量等常规气象要素的行业级、分钟级监测数据，从而实现区域气象的准确、实时监测，助力提升气象灾害预警能力；
（2）在燃气站安全生产监管场景中，亚略特通过前端监控设备+边缘计算单元+可视化智能管理平台打造智慧监管解决方案，通过边缘侧分析技术为燃气站提供长时间未关门识别、烟雾检测、人员倒地识别、安全帽识别、工服识别、抽烟识别、打电话识别等多种智慧识别服务，数据实时上报到监管平台，一旦发现安全隐患自动预警、上报、记录。同时实现关键数据汇聚互联互通，通过可视化监管平台，相关部门监管人员可及时调阅，避免人工巡检的费时费力、不及时等问题，大大提高燃气站安全生产和应急管理能力；
（3）在汽车智能充电领域，熵基科技将在智慧停车方面的行业经验沉淀，与充电桩、相融合，从而提升停车场的使用率、充电服务收益率和良好的用户充电停车体验。其将智慧充电SaaS平台与智慧停车SaaS平台打通，使充电与停车服务相互融合，解决充电车辆停车优惠减免、便捷支付、解决燃油车占位、短充长停等管理痛点，还可以对接国家/地方政府充电平台，符合政府监管要求；
……
虽然AI在安防或其他项目中落地应用尚处发展初期，但在市场认知日趋理性的驱动下，以及新技术的融合应用的日益成熟， AI产业化进程无疑将加快，未来产业的竞争将更加聚焦于解决方案、集成与运营能力。
2020年，新冠肺炎疫情蔓延对全球经济社会以及数字经济、智慧物联产业发展产生了广泛而深远的影响，数字化转型升级加速，业务复杂度与差异化快速提升。当前的视频技术已经突破了传统监控与安防的内涵，并与千行百业的应用产生联系，随着产品算力的增长与成本的下降， AI+安防产品在视频物联行业中应用比例也将不断提高。
简而言之，挖掘数据价值的能力已经成为未来智能安防的核心。除此之外，多维感知技术、大数据应用、千行百业数字化转型需求都打开了智能安防的新市场⸺AIoT，未来产业有着巨大的发展空间。同时随着共建智能安防生态圈成为业界共识。安防市场竞争也从单纯的硬件比拼、解决方案之争的维度，上升到产业生态链的竞争，其核心是技术赋能实力、平台开放能力和合作伙伴招揽能力。
智能安防的应用是高度碎片化及场景化的，随着这几年芯片平台性价比不断提升，使得软件和算法在硬件平台的切换成本下降，并可以实现商用，不少安防企业也推出AI开放平台与算法商城。
智能安防产业链
安防产业一般是包括硬件设备制造商（视频采集、视频传输、显示系统和存储系统）、系统集成商和运营服务商，其中硬件设备商是整个产业的核心主体。随着人工智能在安防产业的落地，安防进入智能安防时代，产业链的核心开始向软件应用倾斜，产业链中出现了许多新的角色，如跨界进入安防行业的ICT/IT、互联网厂商、 AI厂商等，其业务涉及云服务、 AI芯片、智能算法、数据融合应用、大数据分析服务等，与传统的产业链形成竞合关系。
换句话而言，智能安防产业链以及用户的需求将会比传统安防更为复杂，没有任何一家企业可以实现包罗万象，近年来业内大企业开始推出自身的生态平台，聚合产业链合作伙伴，而小企业也必须跟随步伐加入生态平台体系。数字经济时代下，全球ICT市场早已从试点创新时期的新技术与交付模式进入倍增创新时期的平台与生态社区阶段。 ICT行业这种发展态势也开始蔓延到安防产业中，这意味着安防产业链的所有企业不仅面临着技术与实际场景融合的挑战，而且还面临着全面业务进行数字化转型的挑战。在这种趋势下，安防主流厂商已经从平台与生态的层面出发，整合全产业资源，建立合作生态圈，扩展业务边界版图，同时赋能产业数字化建设。
通过产业生态圈，传统安防巨头建能够弥补他们在技术研发等方面的不足， AI企业则可在生态圈中寻找合适的合作伙伴，获得更多的市场资源、数据，以及他们急缺的市场经验。随着共建安防生态圈成为业界共识，安防市场竞争也从单纯的硬件比拼、解决方案之争的维度，上升到产业生态链的竞争，其核心是技术赋能实力、平台开放能力和合作伙伴招揽能力。
在国内，生态的构建的主要方式为企业合作与并购，构建的载体是云平台，核心是人工智能技术。但由于基因的不同，各家在诠释“生态合作”上也有差异，如在算法、算力、数据、产品、营销、资金、服务等各有偏重。但值得注意的是，这并非意味着企业之间的竞争逐渐消失，而是从另一层面上加剧了产业的竞争态势：
一、虽然每家侧重的生态层级不同，但均是在聚合产业链的合作伙伴，分工协同，共同合作驱动AI项目的落地应用。短时间内智能安防产业的生态合作会越来越明显，但随着生态的成熟及发展，长期看未来巨头的生态之间必然会有一场恶战，甚至发展到贴身肉搏阶段，在这个层面上，会比企业之间的竞争更为严峻；
二、中小企业无法通过建标准、建规模、做平台的方式去参与生态建设，依附大平台做开发与升级，成为生态的环节或支点，但对于缺乏人才、技术、资金、市场影响力的企业而言，在未来也许将不断被产业边缘化，失去市场竞争力；
三、生态间的竞争也是跨界跨行的竞争，竞争力来自行业整合的优势与影响力的结合，目前在互联网已经形成这样的态势，任何的降维打击对于传统的企业而言都会是极大的挑战。
智能安防未来展望
a&s Research观察，传统安防企业真正推出AI产品的时间集中在2017下半年，稍微落后于入局安防市场的新兴AI企业。但总体来看， 2018年之前，真正实现落地的AI产品并不多，主流厂商推出的徘徊、物品遗留/丢失、周界检测以及人脸识别等AI产品和方案也并不成熟。例如，在实际应用中，周界检测无法过滤树叶、动物、阴影等干扰因素，造成误报率高；人脸识别依旧会受到人佩戴的装饰遮挡以及光线环境、侧脸等影响，无法进行准确识别。这些技术应用的局限性使得产品与产业需求存在较大落差。
2018年起，安防产业中依旧有不少企业通过人工智能概念进行产品或品牌包装，但态度明显趋向理性化。企业开始认识到， AI只是工具，要与场景需求相匹配，才能最大化发挥商业价值，仅依靠融资无法支撑企业走得更长远，同时，安防产业业务的碎片化、复杂化和工程化等特征，要求企业除了拥有技术的能力之外，企业必须投入一定精力去深耕场景，掌握用户真实需求。因此，大部分企业开始将精力投放到场景需求研究，进而推出适应场景应用的定制化AI产品和解决方案，并实现应用落地。
进入2019年后，安防厂商、 AI企业、跨界巨头们针对安防场景碎片化的应对之策更加成熟，不仅在产品与解决方案上覆盖前后端产品，同时更加聚焦产品架构、开放平台、数据服务，而且不断跳出安防，将自身技术赋能百业。经过这几年的探索，越来越多的安企不仅实现AI在安防场景中地，更是朝着传统难以深入的数字化领域渗入：
（1）在气象水文监测场景中，海康威视便通过气象智能观测平台打造出全天候、智能化、多层次的气象智能观测系统，该系统能对霜、露、冰、雪、团雾等天气现象进行实时智能识别，同时提供温度、湿度、气压、风速、风向、降雨量等常规气象要素的行业级、分钟级监测数据，从而实现区域气象的准确、实时监测，助力提升气象灾害预警能力；
（2）在燃气站安全生产监管场景中，亚略特通过前端监控设备+边缘计算单元+可视化智能管理平台打造智慧监管解决方案，通过边缘侧分析技术为燃气站提供长时间未关门识别、烟雾检测、人员倒地识别、安全帽识别、工服识别、抽烟识别、打电话识别等多种智慧识别服务，数据实时上报到监管平台，一旦发现安全隐患自动预警、上报、记录。同时实现关键数据汇聚互联互通，通过可视化监管平台，相关部门监管人员可及时调阅，避免人工巡检的费时费力、不及时等问题，大大提高燃气站安全生产和应急管理能力；
（3）在汽车智能充电领域，熵基科技将在智慧停车方面的行业经验沉淀，与充电桩、相融合，从而提升停车场的使用率、充电服务收益率和良好的用户充电停车体验。其将智慧充电SaaS平台与智慧停车SaaS平台打通，使充电与停车服务相互融合，解决充电车辆停车优惠减免、便捷支付、解决燃油车占位、短充长停等管理痛点，还可以对接国家/地方政府充电平台，符合政府监管要求；
……
虽然AI在安防或其他项目中落地应用尚处发展初期，但在市场认知日趋理性的驱动下，以及新技术的融合应用的日益成熟， AI产业化进程无疑将加快，未来产业的竞争将更加聚焦于解决方案、集成与运营能力。
2020年，新冠肺炎疫情蔓延对全球经济社会以及数字经济、智慧物联产业发展产生了广泛而深远的影响，数字化转型升级加速，业务复杂度与差异化快速提升。当前的视频技术已经突破了传统监控与安防的内涵，并与千行百业的应用产生联系，随着产品算力的增长与成本的下降， AI+安防产品在视频物联行业中应用比例也将不断提高。
简而言之，挖掘数据价值的能力已经成为未来智能安防的核心。除此之外，多维感知技术、大数据应用、千行百业数字化转型需求都打开了智能安防的新市场⸺AIoT，未来产业有着巨大的发展空间。同时随着共建智能安防生态圈成为业界共识。安防市场竞争也从单纯的硬件比拼、解决方案之争的维度，上升到产业生态链的竞争，其核心是技术赋能实力、平台开放能力和合作伙伴招揽能力。
智能安防的应用是高度碎片化及场景化的，随着这几年芯片平台性价比不断提升，使得软件和算法在硬件平台的切换成本下降，并可以实现商用，不少安防企业也推出AI开放平台与算法商城。
无疑，开放程度是一个行业成熟与否的标志，也是带动智能安防产业发展的首要因素。